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基于加权多项式的运动想象脑电图分类...
摘要—目的：基于深度学习技术的脑电信号识别需要充足数据的支持，然而在特定受试者的运动想象任务中通常会出现训练数据稀缺的情况，除非能使用多受试者数据来扩充训练数据。遗憾的是，由于不同受试者的数据分布差异很大，仅在多受试者数据上进行训练只能使模型性能得到微小的提高甚至更差。方法：为解决该问题，本文提出了一种新的加权多分支（WMB）结构来处理多受试者数据，其中每个分支负责拟合一对源-目标受试者数据，并使用自适应权重来整合所有分支或选择权重最大的分支来做出最终决策。将提出的 WMB 结构应用于六种著名的深度学习模型 (EEGNet、Shallow ConvNet、Deep ConvNet、ResNet、MSFBCNN 和 EEG_TCNet)，并在 EEG 数据集 BCICIV-2a、BCICIV-2b、高伽马数据集 (HGD) 和两个补充数据集上进行了全面的实验。结果：与最先进模型相比的优异结果证明了所提方法在特定受试者运动想象 EEG 分类中的有效性。例如，提出的 WMB_EEGNet 在 BCICIV-2a、BCICIV-2b 和 HGD 上分别实现了 84.14%、90.23% 和 97.81% 的分类准确率。结论：很明显，提出的 WMB 结构能够很好地利用具有较大分布差异的多受试者数据进行特定受试者的 EEG 分类。
马克·W·汤普森准将 美国陆军医疗司令部支援副参谋长，G-1/4/6 马克·W·汤普森准将最初于纽约西点军校获得军衔，以优异学员身份毕业。他在密歇根大学获得医学博士学位。汤普森准将在 Tripler 陆军医疗中心完成了儿科实习和住院医师培训，在爱荷华大学获得新生儿学奖学金，在沃尔特·里德陆军研究所获得医学研究奖学金。他获得了美国陆军战争学院的战略研究硕士学位和阿比林基督大学的工商管理硕士学位。汤普森准将获得了美国儿科学会普通儿科和新生儿及围产期医学的认证，并且是美国儿科学会的研究员。 BG Thompson 的最后职务是欧洲区域卫生司令部指挥官/美国陆军欧洲和非洲司令部外科医生/国防卫生局欧洲区主任。在此之前，他是北卡罗来纳州布拉格堡美国陆军部队司令部的外科医生。他曾担任弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡美国训练与条令司令部的外科医生。他曾指挥德克萨斯州胡德堡的达纳尔陆军医疗中心以及纽约州德拉姆堡的美国陆军医疗部活动。BG Thompson 曾担任阿富汗德怀尔营第 31 战斗支援医院的指挥官以及驻阿富汗巴格拉姆机场第 62 医疗旅特遣队临床行动负责人。此前，他曾担任华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地麦迪根陆军医疗中心临床服务副指挥官；夏威夷大学/三重陆军医疗中心 (TAMC) 儿科主任和新生儿学研究金项目主任；阿富汗巴格拉姆空军基地第 14 战斗支援医院、马里兰州贝塞斯达国家海军医疗中心和华盛顿特区沃尔特里德陆军医疗中心儿科服务主任。他曾担任美国卫生局局长的儿科顾问四年。BG Thompson 撰写了 20 多篇同行评审文章和书籍章节、12 篇已发表摘要和 75 多篇研究和受邀演讲，并获得了多项研究和教学奖项。汤普森准将的军事奖项包括功绩勋章（带 6 枚橡树叶）、铜星勋章、功绩服务勋章（带橡树叶）、陆军嘉奖勋章（带 4 枚橡树叶）、海军和海军陆战队嘉奖勋章、陆军成就勋章（带橡树叶）、海军和海军陆战队成就勋章、军事杰出志愿服务勋章和功绩单位嘉奖。他因职业学术成就而获得美国卫生局局长的“A”级标志，并荣获军事医学功绩勋章。
马克·W·汤普森准将 美国陆军医疗司令部支援副参谋长，G-1/4/6 马克·W·汤普森准将最初于纽约西点军校获得军衔，以优异学员身份毕业。他在密歇根大学获得医学博士学位。汤普森准将在 Tripler 陆军医疗中心完成了儿科实习和住院医师培训，在爱荷华大学获得新生儿学奖学金，在沃尔特·里德陆军研究所获得医学研究奖学金。他获得了美国陆军战争学院的战略研究硕士学位和阿比林基督大学的工商管理硕士学位。汤普森准将获得了美国儿科学会普通儿科和新生儿及围产期医学的认证，并且是美国儿科学会的研究员。 BG Thompson 的最后职务是欧洲区域卫生司令部指挥官/美国陆军欧洲和非洲司令部外科医生/国防卫生局欧洲区主任。在此之前，他是北卡罗来纳州布拉格堡美国陆军部队司令部的外科医生。他曾担任弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡美国训练与条令司令部的外科医生。他曾指挥德克萨斯州胡德堡的达纳尔陆军医疗中心以及纽约州德拉姆堡的美国陆军医疗部活动。BG Thompson 曾担任阿富汗德怀尔营第 31 战斗支援医院的指挥官以及驻阿富汗巴格拉姆机场第 62 医疗旅特遣队临床行动负责人。此前，他曾担任华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地麦迪根陆军医疗中心临床服务副指挥官；夏威夷大学/三重陆军医疗中心 (TAMC) 儿科主任和新生儿学研究金项目主任；阿富汗巴格拉姆空军基地第 14 战斗支援医院、马里兰州贝塞斯达国家海军医疗中心和华盛顿特区沃尔特里德陆军医疗中心儿科服务主任。他曾担任美国卫生局局长的儿科顾问四年。BG Thompson 撰写了 20 多篇同行评审文章和书籍章节、12 篇已发表摘要和 75 多篇研究和受邀演讲，并获得了多项研究和教学奖项。汤普森准将的军事奖项包括功绩勋章（带 6 枚橡树叶）、铜星勋章、功绩服务勋章（带橡树叶）、陆军嘉奖勋章（带 4 枚橡树叶）、海军和海军陆战队嘉奖勋章、陆军成就勋章（带橡树叶）、海军和海军陆战队成就勋章、军事杰出志愿服务勋章和功绩单位嘉奖。他因职业学术成就而获得美国卫生局局长的“A”级标志，并荣获军事医学功绩勋章。
信息分析中心多项奖励合同（IAC-...
为什么选择 TeamAIS：Team AIS 既具备大型跨国公司的深度、广度和企业实力，又具备小型企业的灵活性、专注度和响应能力。Team AIS 代表了一种业务模式，该模式可产生强大而多样化的功能，并具有单个公司通常无法产生的固有的更大创新潜力。我们合作伙伴的多样性创造了一种协同效应，这种协同效应由每个合作伙伴的不同观点和背景所推动。
b"摘要：Dicke 态是具有汉明权重 k 的 n 个量子比特的叠加，表示为 | D nk \xe2\x9f\xa9 。Dicke 态经常用于为量子搜索算法（例如，Grover 搜索和量子行走）准备输入叠加，这些算法解决具有一定数量 nk 个候选解的组合问题。B\xc2\xa8artschi 和 Eidenbenz 提出了一种具体的量子电路，用于使用多项式量子门构造 Dicke 态 | D nk \xe2\x9f\xa9，并且他们根据汉明权重 k 对该电路进行了推广，以准备 Dicke 态的叠加。随后，Esser 等人提出了另一种量子电路，用于使用多项式门和一些辅助量子比特生成 Dicke 态 | D nk \xe2\x9f\xa9。在本文中，我们推广了 Esser 的状态准备电路以构造一个Dicke 态的叠加。我们对两个广义 Dicke 态准备电路进行了具体的比较。我们使用来自 IBM 量子体验服务 (IBMQ) 的真实量子机器进行噪声模拟和实验。这两个电路都使用噪声中尺度量子 (NISQ) 设备成功构建了广义 Dicke 态叠加，尽管受到噪声的影响。”
b"摘要：Dicke 态是具有汉明权重 k 的 n 个量子比特的叠加，表示为 | D nk \xe2\x9f\xa9 。Dicke 态经常用于为量子搜索算法（例如，Grover 搜索和量子行走）准备输入叠加，这些算法解决具有一定数量 nk 个候选解的组合问题。B\xc2\xa8artschi 和 Eidenbenz 提出了一种具体的量子电路，用于使用多项式量子门构造 Dicke 态 | D nk \xe2\x9f\xa9，并且他们根据汉明权重 k 对该电路进行了推广，以准备 Dicke 态的叠加。随后，Esser 等人提出了另一种量子电路，用于使用多项式门和一些辅助量子比特生成 Dicke 态 | D nk \xe2\x9f\xa9。在本文中，我们推广了 Esser 的状态准备电路以构造一个Dicke 态的叠加。我们对两个广义 Dicke 态准备电路进行了具体的比较。我们使用来自 IBM 量子体验服务 (IBMQ) 的真实量子机器进行噪声模拟和实验。这两个电路都使用噪声中尺度量子 (NISQ) 设备成功构建了广义 Dicke 态叠加，尽管受到噪声的影响。”
Julie Tao 2024财政年度总统的预算请求 EDA-FY2024-A-ENGEN-COMPRETION-BUDGET-SUBMISSION.PDF 拟议的支柱IV的拟议文本摘要 - 公平经济 投资美国竞争力 div> doc_human Capital Strategic Plan_022024.pdf 在美国购买，2023年 研究及相关多项目10年预算
程序：可以按照与旅行政策手册中提供的相同过程批准使用PEC的使用，但要记录其批准如下，如果部门办公室或操作单元通常会在E-GOV旅行系统中以电子方式进行电子授权，则在41 Cfr§301-101-101-101-10.103（A）中，该置于E-GOV旅行系统中，请访问哪些说明（A）。机舱课。如果部门办公室或操作单元通常使用表格CD-29（“旅行订单”）手动记录旅行授权，则应在该表格的第5块中说明使用PEC的授权，并说明适用于41CFR§301-10.103（a）的例外。
统一财产测试由多项式测试
我们研究了统一的财产测试，其中量子算法可以查询对黑盒统一的查询访问，并且必须决定是否满足某些财产。除了包含标准量子查询复杂性模型（单位编码二进制字符串）作为特殊情况外，此模型还包含没有经典类似物的“固有的量子”问题。表征这些问题的查询复杂性需要新的算法技术和下限方法。我们的主要贡献是用于统一财产测试问题的广义多项式方法。通过利用与不变理论的连接，我们将此方法应用于诸如确定单位的复发时间，近似标记子空间的尺寸以及近似标记状态的纠缠熵等问题。我们还提出了一种基于统一的属性测试方法，用于QMA和QMA之间的甲骨文分离（2），这是量子复杂性理论中长期存在的问题。
多项式混乱扩展和机器学习
PCE的主要特征是正交多项式家族与输入特征的统计数据之间有很强的联系。这种连接的好处是双重的。首先，如果选择正交多项式与输入数据的概率分布一致，则可以提高PCE响应表面的质量。其次，基于PCE的响应表面的利用简化了灵敏度分析和不确定性定量，因为可以在没有蒙特卡罗模拟的情况下分析地计算多种灵敏度指标。
采用分段多项式的非线性控制分配...
摘要 —非线性控制分配是基于现代非线性动态逆的飞行控制系统的重要组成部分，该系统需要高精度的飞机气动模型。通常，精确实施的机载模型决定了系统非线性的消除效果。因此，更精确的模型可以更好地消除非线性，从而提高控制器的性能。本文提出了一种新的控制系统，该系统将非线性动态逆与基于分段多线性表示的控制分配相结合。分段多线性表示是通过对块矩阵的克罗内克积的新泛化，结合非线性函数的规范分段线性表示而开发的。还给出了分段多线性模型的雅可比矩阵的解析表达式。所提出的公式给出了分段多线性气动数据的精确表示，因此能够精确地模拟飞机整个飞行包线内的非线性气动特性。所得到的非线性控制器用于控制具有十个独立操作控制面的无尾飞翼飞机。两种创新控制面配置的仿真结果表明，可以实现完美的控制分配性能，与普通的基于多项式的控制分配相比，具有更好的跟踪性能。
采用多项朴素贝叶斯机器学习算法和优化线性支持向量机的人工智能反网络欺凌系统
计算机科学系弗吉尼亚理工大学，弗吉尼亚州，美国摘要——“除非我们的社会认识到网络欺凌的本质，否则成千上万的沉默受害者将继续遭受痛苦。”~安娜玛丽亚查韦斯。关于网络欺凌的研究已经有很多，但都无法提供可靠的解决方案。在这项研究工作中，我们开发了一个能够以 92% 的准确率检测和拦截欺凌传入和传出消息的模型，从而为这一问题提供了永久的解决方案。我们还开发了一个聊天机器人自动化消息系统来测试我们的模型，从而开发了人工智能驱动的反网络欺凌系统，使用多项式朴素贝叶斯 (MNB) 和优化的线性支持向量机 (SVM) 的机器学习算法。我们的模型能够检测和拦截欺凌的传入和传出欺凌消息并立即采取行动。
STARRY NITE 多项目晶圆计划申请...
根据与诺斯罗普·格鲁曼公司的协议，合作者将有一段预定的时间（“设计期”），使用诺斯罗普·格鲁曼公司提供的模型和 PDK 进行设计。设计期结束后，合作者需要在规定的截止日期前向代工厂提交设计，以便将其设计纳入工厂运行。合作者还需要提交其设计和文档，以便在 STARRY NITE IP 存储库中存档。一旦掩模完成流片，诺斯罗普·格鲁曼公司将使用该掩模制造晶圆。请注意，诺斯罗普·格鲁曼公司不会对电路进行直流或射频测试；整个工厂流程中都会测量掩模上的过程控制监视器 (PCM) 结构。b. 合作者同意公布设计提交和掩模流片时间表。c. 请注意，美国政府对哪些设计将投入生产拥有最终决定权